現(xiàn)在的人工智能理論很多是類似早期的推理系統(tǒng)，專家系統(tǒng)，圖像識別，基本的神經(jīng)網(wǎng)絡，或者所謂的深度學習網(wǎng)絡等等，其本質(zhì)都是人在架構(gòu)，給予了系統(tǒng)太多人為的假定和人為的算法，這個與自然語言系統(tǒng)的“自然”性和泛性，魯棒性等要求還相差太久，所以，即使深度學習網(wǎng)絡實現(xiàn)的阿法GO算法在圍棋上戰(zhàn)勝了人類，但是其在自然語言理解方面還是瑤瑤無期，還沒有任何實質(zhì)性的突破，說白了其系統(tǒng)在自然語言理解方面還是3-4歲孩子的智商，要想達到成人的智商和抽象，創(chuàng)新等能力，還是很遙遠。

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　　那么，下面我來介紹下我在強人工智能自然語言理解方面的幾個思路，僅作參考：

　　思路1，自試探自身方式：

　　人工智能的關(guān)鍵秘密應該是：利用【自假設(shè)自驗證的自編程收斂性遞歸自試探自學習機制，窮舉自身可能的所有結(jié)構(gòu)和多層次組合結(jié)構(gòu)，然后試探每個組合的功能和功能特征，然后把這個學習到的【功能和功能特征】再反饋為自編程自進化自試探的進化母程序里的1部分，實現(xiàn)學習到的智商自內(nèi)化，實現(xiàn)智商的正反饋和正遞歸，從而越來越有自知力和意識力以及內(nèi)視能力】這個，來實現(xiàn)不用人工去創(chuàng)造結(jié)構(gòu)和人工設(shè)計少得可憐的可窮舉完的結(jié)構(gòu)，而是讓結(jié)構(gòu)自身能內(nèi)視到自己結(jié)構(gòu)的功能和特性，從而能動性的去利用結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造需要的結(jié)構(gòu)，那么結(jié)構(gòu)將不再缺乏，和不再有局部局限化的特定功能特征（比如一旦要實現(xiàn)某一功能，就只是那一功能的結(jié)構(gòu)和算法，就局限化了，無法再兼容其他概念和結(jié)構(gòu)），來生成1個結(jié)構(gòu)自制造的結(jié)構(gòu)工廠，且可以能動性的認識到自己創(chuàng)造的結(jié)構(gòu)是什么功能，將

　　在什么時候需要用到和調(diào)用，那么，還有1點就是：如果用1個特征編碼機制來記錄和編碼所有【自假設(shè)自驗證的自編程收斂性遞歸自試探自學習機制，窮舉自身可能的所有結(jié)構(gòu)和多層次組合結(jié)構(gòu)，然后試探每個組合的功能和功能特征】里試探出的功能，

　　以至于下次需要用到某個功能時系統(tǒng)自身就能知道是要用到哪個，即1種全息性的可自知的功能歸類多層編碼（類似于帶自組織性質(zhì)的全息編碼機制，自己編的碼能被自己知道什么時候會用到此編碼，即在【時間域，空間域，邏輯域上】的定位和位置全部全息可自知，知道自己什么用，什么時候需要被觸發(fā)和調(diào)用，知道自己什么時候要和什么結(jié)構(gòu)相組合運算來輔助其他結(jié)構(gòu)，而無需人為設(shè)計所有的觸發(fā)條件和組合時機，無導師形式的自組織自編碼自內(nèi)視），那么，單純的1，2，3，。..。.這樣的編碼，和 xx+xx=xx這樣的字符串式偽算法編碼肯定都不具有全息性，二階自組織空間里2個容器通往1個總?cè)萜?，系統(tǒng)分別掉入2個球到2個容器后，2個球合一變?yōu)?了，系統(tǒng)自試探到這個結(jié)構(gòu)具有加法運算的功能并用1個特定的全息編碼機制記錄這個功能是加法用的，下次進化母程序需要用到加法時

　　就知道已經(jīng)有1個結(jié)構(gòu)能支持加法，進而被進化用的母程序再遞歸式的自利用，再更加智能的去進化和去自試探空間里的其他結(jié)構(gòu)的功能，從而正循環(huán)式的智商自增長！

　　有‘空’就有未知，1個多階邏輯自組織空間里如果‘空’的部分很大，那就代表有很多未知的分形與自組織可能，就有可能在這部分空的空間里創(chuàng)生出和自進化自試探出智能

　?。耗敲?，經(jīng)過思考，發(fā)現(xiàn)實際上【自假設(shè)自驗證的自編程收斂性遞歸自試探自學習機制，窮舉自身可能的所有結(jié)構(gòu)和多層次組合結(jié)構(gòu)，然后試探每個組合的功能和功能特征，然后把這個學習到的【功能和功能特征】再反饋為自編程自進化自試探的進化母程序里】

　　這個的本質(zhì)實質(zhì)為多階自組織邏輯空間的結(jié)構(gòu)多自組織間的幾個自組織出的架構(gòu)的‘碰撞’和‘自完備’，即自試探自學習機制的本質(zhì)=自碰撞，自舉的本質(zhì)為自碰撞，

　　比如【二階自組織空間里2個容器通往1個總?cè)萜?，系統(tǒng)分別掉入2個球到2個容器后，2個球合一變?yōu)?了】這個為多階自組織邏輯空間里的自組織出的其中1個架構(gòu)，命名為架構(gòu)A，另1個隨機自組織出的架構(gòu)B為【物體邊界掃描，即怎么算為1，怎么才算作是1個東西，如何區(qū)別1和2，即‘邊界’邏輯】，這2個架構(gòu)即架構(gòu)A和架構(gòu)B碰撞在一起后，就會發(fā)生一個知識的新出現(xiàn)，即【二階自組織空間里2個容器通往1個總?cè)萜?，系統(tǒng)分別掉入2個球到2個容器后，2個球合一變?yōu)?了】架構(gòu)具有1+1=2特性，然后再自組織掃描出此架構(gòu)A也具有

　　2+5=7等等特性，從而2架構(gòu)間碰撞出新功能： 加法機制！

　　即一種自省架構(gòu)：

　　也就是一種帶自省功能的多層自進化自編程系統(tǒng)，

　　模擬宇宙最初的無序和自省自學習，

　　也就是隨機組合一些代碼和組合一些代碼塊或函數(shù)等，來試探這些代碼組合本身的功能和作用，并記錄到經(jīng)驗庫里，然后逐漸自化，

　　也就是內(nèi)化到進化母程序的程序里，用來控制進化的過程，即進化出的代碼又用來控制進化過程本身，實現(xiàn)發(fā)動機一樣的智商循環(huán)自增長，從而實現(xiàn)自?。ㄗ允≈饕笝C器會試探代碼組合本身的功能，也就是試探自身，即自?。?，

　　然后是多層自進化自編程：。。。。。。------》母母進化控制程序-----》母進化控制程序----》要進化的程序，

　　然后進化出的程序反過來逆序內(nèi)化到 母進化控制程序，甚至母母進化控制程序，。。。。。。

　　，比如試探 if， 》 和 for的組合后發(fā)現(xiàn)其具有排序功能，所以內(nèi)化到 母進化控制程序，用來控制進化結(jié)果的樣本適應度的評分的排序，從而進化【進化控制體】本身